Pythonデータサイエンスハンドブック―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 第2版 [単行本]

Pythonデータサイエンスハンドブック―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 第2版 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。ＩＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ、ＮｕｍＰｙ、ｐａｎｄａｓ、Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、ｔｉｐｓ、便利なコマンドなどを紹介します。Ｐｙｔｈｏｎでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １部　Ｊｕｐｙｔｅｒ：Ｐｙｔｈｏｎより優れたＰｙｔｈｏｎ（ＩＰｙｔｈｏｎ、Ｊｕｐｙｔｅｒ入門；強化された対話機能；デバックとプロファイル）
  ２部　ＮｕｍＰｙの基礎（Ｐｙｔｈｏｎのデータ型；ＮｕｍＰｙ配列の基礎　ほか）
  ３部　ｐａｎｄａｓによるデータ操作（ｐａｎｄａｓオブジェクトの基礎；インデクスとデータの選択　ほか）
  ４部　Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂによる可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂの基礎知識；単純な線グラフ　ほか）
  ５部　機械学習（機械学習とは？；ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの基礎　ほか）

• 出版社からのコメント

  Pythonのデータサイエンス用のツールの実用的な情報が詰め込まれたリファレンス改訂版。データ処理を行う人が「使える」一冊。

• 内容紹介

  人気の科学向けPythonリファレンス待望の改訂版！
  Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。
  それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  ヴァンダープラス,ジェイク(ヴァンダープラス,ジェイク／VanderPlas,Jake)
  Ｇｏｏｇｌｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈのソフトウェアエンジニア。データ駆動研究をサポートするツールの開発に従事している。ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ、ＳｃｉＰｙ、ＡｓｔｒｏＰｙ、Ａｌｔａｉｒ、ＪＡＸなど、データ駆動サイエンスに使われるさまざまなＰｙｔｈｏｎパッケージの開発に携わっている。幅広いデータサイエンスコミュニティに参加し、データサイエンス界のさまざまなカンファレンスで科学計算についての開発や講演、チュートリアルを行っている
  
  菊池 彰(キクチ アキラ)
  日本アイ・ビー・エム株式会社勤務

Pythonデータサイエンスハンドブック―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習 第2版 の商品スペック